基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统研制

作     者：陈现军 郭书生 廖高龙 董振国 付群超 CHEN Xianjun;GUO Shusheng;LIAO Gaolong;DONG Zhenguo;FU Qunchao

作者机构：中法渤海地质服务有限公司海南分公司海南海口570312 中海石油(中国)有限公司海南分公司海南海口570312 

出 版 物：《石油钻探技术》 (Petroleum Drilling Techniques)

年 卷 期：2024年第52卷第5期

页      面：130-137页

学科分类：081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：中海石油(中国)有限公司重大科技项目“海上深层/超深层油气勘探技术”(编号:KJGG2022-0405)部分研究内容 

主　　题：荧光录井 岩屑 深度学习 图像分割 智能检测 

摘      要：针对当前荧光录井检测方法存在激活光源单一、定量评估精度较差及检测计算方法复杂等问题,研制了一种基于人工智能的录井岩屑荧光智能检测系统,以便快速检测出含油物质。针对不同岩屑样本的特性,可以根据岩屑类型和面积自由调节灯源波长,并配合工业相机对岩屑样本进行拍摄,采集易于深度学习算法检测的高清图像;使用嵌入于移动端的改进DeepLab v3+算法进行岩屑荧光检测,计算出荧光占比,并在移动设备屏幕上展示出计算结果和检测效果图。不同岩屑样本的测试结果表明,系统对岩屑荧光检测的平均交并比达到72.73%,能够在保证准确性与时效性的同时,实现对岩样中荧光区域的有效量化。基于改进DeepLab v3+算法的岩屑荧光智能监测系统解决了人工探测岩屑荧光过程中存在的不确定因素,能够满足荧光录井技术对岩屑荧光检测的现场应用要求。